1、课程与实验项目对照表课程名称 实验项目编号 实验项目名称 备注统计学 实验一 Excel 变量数列编制实验实验二 Excel 分布特征值计算实验实验三 Excel 趋势方程拟合、综合指数计算实验实验四 Excel 抽样区间估计、回归分析实验实验一: Excel 变量数列编制实验一、实验名称和性质所属课程 课程：统计学 实验名称 Excel 变量数列编制实验学时 2实验性质 验证 综合 设计必做/选做 必做 选做二、实验目的1、了解组距式变量数列的构成；2、了解等距分组中组距、组数、全距的关系；3、掌握组距式变量数列的编制原理；4、学会应用 Excel 软件“数据分析 ”功能菜单编制变量数列。三
2、、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：计算机 1 台，带 Windows 操作系统使用的软件名称、版本号以及模块：Microsoft Office 2000 及以上四、知识准备前期要求掌握的知识：变量数列的编制方法；Excel 软件的基本操作实验相关理论或原理：变量数列：按数量标志分组，形成的各组按顺序排列，然后列出各组的单位数。组距式数列：每一组由变量值的一个变动区间构成。适用资料：（1）连续型变量或变量值多、变动范围大的离散型变量。计算各组的频数或频率、累计频数或累计频率，最后形成次数分布表或分布图。实验流程：Comment x1: 插入表头生成图表对话框中输入相关数据打开“直方图”对话框
3、原始数据、组限输入五、实验材料和原始数据根据抽样调查，得有关样本资料如表 1表 1 某月 X市 50户居民购买消费品支出资料 ( 单位：元)：830 880 1230 1100 1180 1580 1210 1460 1170 10801050 1100 1070 1370 1200 1630 1250 1360 1270 14201180 1030 870 1150 1410 1170 1230 1260 1380 15101010 860 810 1130 1140 1190 1260 1350 930 14201080 1010 1050 1250 1160 1320 1380 1310
4、 1270 1250根据以上数据，以 900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600 为组限，对居民户月消费支出额编制组距式变量数列，并计算居民户月消费支出额的累计频数和频率。同时对分组资料用统计表和统计图的形式来加以表现。六、实验要求和注意事项1、预习实验指导书中实验一的所有内容，结合课程中所讲解的理论，理解该实验的内容、步骤及目的；2、复习变量数列编制的原理及 Excel的基本操作方法；3、认真观察实验结果，记录结果；4、对实验结果作简要分析总结。七、实验步骤和内容1.数据输入。分别输入“居民消费品支出”和组限（见附图 2 ）2.执行菜单命令工具 数据分析 ，
5、调出“数据分析”对话框，选择“直方图”选项，调出“直方图”对话框。注意，若“数据分析”命令没有出现在“工具”菜单上，则应先使用工具 加载宏命令来加载“分析工具库” 。3.在“直方图”对话框中，输入相关数据，见附图 1。输入区域：$A$1:$A$51接收区域：$B$1:$B$9，接收区域的数值应按升序排列输出区域：$C$1（为输出结果左上角单元格地址）选中“标志”复选框。柏拉图：选中此复选框，可以在输出表中同时按降序排列频率数据。如果此复选框被清除，Comment x2: 图截取的小一点只需要把有用部分截出来Excel 将只按升序来排列数据。累积百分比：选中此复选框，可以在输出表中添加一列累积百
6、分比数值，并同时在直方图表中添加累积百分比折线。如果清除此选项，则会省略累积百分比。图表输出：选中此复选框，可以在输出表中同时生成一个嵌入式直方图表。本例中选中“累积百分比”和“图表输出”两个复选框。附图 1 直方图对话框八、实验结果和总结实验结果见附图 2；附图 2 实验结果样本数据在 10001100，11001200，12001300 三组中的频率最大，分别为16%、22%、22%(三组合计占 60%)，从直方图中明显看出分布存在右偏倾向。九、实验成绩评价标准1、优（或 A）：独立完成实验报告，实验步骤、结论正确，字迹端正2、良（或 B）：实验步骤、结论基本正确，字迹比较端正3、中（或
7、C）：实验步骤、结论出现错误较多，字迹比较端正4、及格（或 D）：不能独立完成实验报告，或实验步骤、结论出现重大错误，或字迹潦草，态度不够认真。5、不及格（或 E）：态度很不认真实验二: Excel 分布特征值的计算一、实验名称和性质所属课程 课程：统计学 实验名称 Excel 分布特征值计算实验学时 2实验性质 验证 综合 设计必做/选做 必做 选做二、实验目的1、熟悉分布特征值的概念、种类；2、熟悉分布特征值的计算；3、学会应用 Excel 软件“数据分析 ”菜单计算有关分布特征值；4。学会阅读显示结果。三、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：计算机 1 台，带 Windows 操作系统使用
8、的软件名称、版本号以及模块：Microsoft Office 2000 及以上四、知识准备前期要求掌握的知识：有关分布特征值的计算方法；Excel 软件的基本操作实验相关理论或原理：数据分布特征包含三个不同的侧面：1、分布的集中趋势，即怎样将一个变量的多个观察值汇总为一个数值，并且使这个数值具有原数据的中心趋势或平均值，以反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度。2、分布的离散程度，即怎样汇总变量彼此之间的差别，反映各数据远离其中心值的趋势。3、分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状，用偏度指标和峰度指标反映。实验流程：输出结果对话框中输入相关数据同、打开“描述统计”对话框 输入原始数据五、实验材料
9、和原始数据实验材料：见实验一表 1 所示资料。根据实验一表 1 资料，统计集中趋势、离散趋势等分布特征值及其他相关指标。Comment x3: 上下这两个图不清晰，最好重新截图图的标号不要放在图中，以便编辑六、实验要求和注意事项1、预习实验指导书中实验二的所有内容，结合课程中所讲解的理论，理解该实验的内容、步骤及目的；2、复习数据分布特征值的计算及 Excel的基本操作方法；3、认真观察实验结果，记录结果；4、对实验结果作简要分析总结。七、实验步骤和内容1.数据输入（见附图 3）2.执行菜单命令工具 数据分析 ，调出“数据分析”对话框，选择“描述统计”选项，调出“描述统计”对话框。3.在“描述
10、统计”对话框中，输入相关数据，见附图 3：输入区域：A1:A51分组方式：逐列选中“标志位于第一行”复选框，若分组方式为“逐行” ，则为“标志位于第一列” 。如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Microsoft Excel将在输出结果中生成适宜的数据标志。输出区域：C1选中“汇总统计”复选框。描述统计工具可生成以下统计指标，按从上到下的顺序，其中包括样本的平均值、标准误差( )、中位数(Medium)、众数(Mode) 、样本标准差(S) 、ns样本方差(S 2)、峰度值、偏度值、极差 (Max-Min)、最小值(Min)、最大值(Max)、样本总和、样本个数(n)和一定显著水平下总体
11、均值的置信区间。4. “确定” 。附图 3 “描述统计”对话框八、实验结果和总结实验结果见附图 4；附图 4 实验结果从输出结果可以知道，该月 X 市 50 户居民购买消费品支出的平均水平是 1 196.2 元，众数是 1250 元；样本最大数据值是 1630 元，最小值是 810 元，样本标准差是 188.65 元；偏度小于 0，说明样本分布呈负( 左) 偏状态，峰度也小于 0，分布是低峰度的。九、实验成绩评价标准1、优（或 A）：独立完成实验报告，实验步骤、结论正确，字迹端正2、良（或 B）：实验步骤、结论基本正确，字迹比较端正3、中（或 C）：实验步骤、结论出现错误较多，字迹比较端正4、
12、及格（或 D）：不能独立完成实验报告，或实验步骤、结论出现重大错误，或字迹潦草，态度不够认真。5、不及格（或 E）：态度很不认真实验三: Excel 趋势方程拟合、综合指数计算实验一、实验名称和性质所属课程 课程：统计学 实验名称 Excel 趋势方程拟合、综合指数计算实验实验学时 2实验性质 验证 综合 设计必做/选做 必做 选做二、实验目的1、掌握趋势方程拟合的原理；2、掌握综合指数的计算原理；3、学会应用 Excel 软件粘贴函数功能及单元格引用、公式输入等进行趋势方程拟合、综合指数计算。三、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：计算机 1 台，带 Windows 操作系统使用的软件名称、版
13、本号以及模块：Microsoft Office 2000 及以上四、知识准备前期要求掌握的知识：指数曲线方程的拟合；综合指数的计算；Excel 软件的基本操作实验相关理论或原理：指数曲线趋势是现象发展的常见趋势，当时间数列的环比发展速度（或增长速度）大体相同时，以拟合指数曲线为宜。指数曲线的方程式为： tcyab直接运用最小平方法求指数方程中的参数 a、b 十分复杂，为此可将指数曲线转化为直线的形式，先求出直线方程中的参数，然后再通过变量替换得到指数方程中的参数。具体做法为：对 两边取对数，有：tyablglgytA令 ， ， 则上式变形为：lglAlBbyABt该式为直线方程，应用最小平方法
14、很容易求出式中的 A 和 B，然后求 A 和 B 的反对数即得指数方程中的参数 a 和 b，从而可确定指数方程。总指数是反映总体现象中，不能直接加总和不能直接对比的多种不同事物在数量上的总变动的一种特殊相对数，具体分为综合指数和平均数指数两种计算方法。拉氏综合指数将同度量因素固定在基期，帕氏综合指数则将同度量因素固定在报告期。实验流程：指数曲线拟合的实验流程使用组合键对话框中输入相关数据打开“LOGEST”函数对话框原始数据输入简要分析拉氏综合指数计算的实验流程简要分析输入公式、单元格引用等原始数据输入五、实验材料和原始数据指数曲线拟合的实验材料和原始数据实验材料见下表 2表 2 某地区 19
15、811995 年历年彩色电视机产量资料年份 时间 产量1981 1 539.4 1982 2 592.0 1983 3 684.0 Comment x4: 下表重新用 word编辑，不要用图1984 4 1003.8 1985 5 1367.7 1986 6 1459.4 1987 7 1634.4 1988 8 1805.1 1989 9 2273.5 1990 10 2448.1 1991 11 2631.4 1992 12 3467.8 1993 13 3433.0 1994 14 4383.0 1995 15 4798.1 要求使用 LOGEST函数对其拟合指数曲线，并预测 19961
16、999年产量。拉氏综合指数计算的实验材料和原始数据实验材料见下表 3表 3 五种商品的销售资料及销售额计算表商品价格（元）销售量 销售额（百元）商品名称计量单位P0 P1 q0 q1 P0q0 P0q1 P1q0大米猪肉食盐服装电视机百公斤公斤500克件台3001811004500360.020.00.8130.04300.0240084000100002400051026009500015002300061272001512010024000229507800171001502300027540864016800803120021930合计 69370 75590 78650要求计算拉氏价格
17、指数和销售量指数。六、实验要求和注意事项1、预习实验指导书中实验三的所有内容，结合课程中所讲解的理论，理解该实验的内容、步骤及目的；2、复习趋势方程拟合的方法、综合指数的计算及 Excel的基本操作方法；3、认真观察实验结果，记录结果；4、对实验结果作简要分析总结。七、实验步骤和内容指数曲线拟合的步骤和内容1、在 A、B、C 三列输入原始数据如附图 5所示。Comment x5: 重新截图附图 5 LOGEST 对话框2、选择 E2：F2 区域，单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键，弹出“粘贴函数”对话框，在“函数分类”中选择“统计” ，在“函数名”中选择“LOGEST”函数，则打开 LOGEST
18、对话框，如附图 5所示：在 Known_ys、 Known_xs 后分别输入 C2:C16、B2:B16 。3、按住 Ctrl+Shift组合键，再按回车键或“确定”按钮，得到回归统计值计算结果如附图6中 E2：F2 单元格所示。附图 6 回归计算结果Comment x6: 重新截图4、根据单元格 E2，F2 中的计算结果可以写出如下估计方程： 504.921.6875xy5、可以根据上面的指数曲线方程计算预测值：在 D2单元格中输入公式“=$F$2*$E$2B2” ，将 D2单元格中的公式复制到 D3：D20 元格，各年的预测值便一目了然了。拉氏综合指数计算的步骤和内容1、输入相关数据，如附
19、图 7 所示。附图 7 数据输入示意图2、在 F2 单元格中输入公式“=B2*D2 ”，在 G2 单元格中输入公式“=C2*D2” ，在 H2 单元格中输入公式“=E2*B2” 。3、选定 F2：H6 单元格，执行菜单命令：编辑 填充 向下填充，将 F2、G2、H2 单元格中的公式复制到它们下面四行的单元格中。4、在 B8单元格中输入公式“ =sum(G2:G6)/sum(F2:F6)”，在 B9单元格中输入公式“=sum(H2:H6)/sum(F2:F6)”。再将 B8、B9 单元格的格式设为带有 2位小数的百分比数字格式，即可得到如下结果 (附图8)。附图 8 实验结果八、实验结果和总结指
20、数曲线拟合的实验结果和总结实验结果见附图 6；随着时间的变化，电视机产量呈指数曲线增长，其趋势方程为：。504.921.875xy拉氏综合指数计算的实验结果和总结实验结果见附图 8；销售量拉氏指数为 113.38%，报告期与基期相比较，五种商品销售量有增有减，平均来讲上升了 13.38%；价格的拉氏指数为 108.97%，报告期与基期相比较，五种商品价格有增有减，平均来讲上升了 8.9%九、实验成绩评价标准1、优（或 A）：独立完成实验报告，实验步骤、结论正确，字迹端正2、良（或 B）：实验步骤、结论基本正确，字迹比较端正3、中（或 C）：实验步骤、结论出现错误较多，字迹比较端正4、及格（或
21、D）：不能独立完成实验报告，或实验步骤、结论出现重大错误，或字迹潦草，态度不够认真。5、不及格（或 E）：态度很不认真。实验四: Excel 抽样区间估计、回归分析实验一、实验名称和性质所属课程 课程：统计学 实验名称 Excel 抽样区间估计、回归分析实验学时 2实验性质 验证 综合 设计必做/选做 必做 选做二、实验目的1、掌握区间估计的基本原理和方法；2、掌握一元线性回归方程拟合的原理和方法；3、学会应用 Excel 软件进行区间估计、一元线性回归方程的拟合。三、实验的软硬件环境要求硬件环境要求：计算机 1 台，带 Windows 操作系统使用的软件名称、版本号以及模块：Microsof
22、t Office 2000 及以上四、知识准备前期要求掌握的知识：抽样区间估计、一元线性回归方程的拟合、Excel 软件的基本操作。实验相关理论或原理：抽样区间估计实验相关理论或原理：抽样调查是按照随机原则，从全部研究对象中抽取一部分单位形成样本进行观察，并根据样本的实际数据，对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和推断，从而达到对研究对象的认识的一种统计方法。区间估计是根据一定的精确度和可靠程度的要求，用样本指标和抽样误差去推断总体指标可能范围的一种估计方法。它是以样本指标推断总体指标的主要方法。即： ()1xxPX pp 一元线性回归方程的拟合实验相关理论或原理：回归分析：根据变量之间
23、的主从或因果关系，对变量之间的数量变化进行测定。建立一定数学模型，对因变量进行预测或估计的统计分析法。一元一次回归方程又称简单直线回归方程，其基本形式是： 式中，a 为直线的截距；b 是直线的回归系数。ybxa、b 都是待定参数。估计这些参数可用不同的方法，统计中使用最多的是最小平方法，用这个方法求出的回归线是原资料的最适线。就 y 与 x 回归线讲，就是 。2()y最 小 值22()nxyba实验流程：抽样区间估计实验流程：定义变量名输入有关名称、公式 原始数据输入一元线性回归方程实验流程：在对话框中输入有关内容 打开“回归”对话框 原始数据输入五、实验材料和原始数据抽样区间估计实验材料和原
24、始数据麦当劳餐馆在 7 星期内抽查 49 位顾客的消费额(元) 如下所示： 15 24 38 26 30 42 18 30 25 26 34 44 2035 24 26 34 48 18 28 46 19 30 36 42 2432 45 36 21 47 26 28 31 42 45 36 24 2827 32 36 47 53 22 24 32 46 26要求在概率为 90%的保证程度下，估计顾客平均消费额的置信区间。一元线性回归方程拟合实验材料和原始数据变量 x、y 的资料如附图 9：附图 9 原始数据要求：拟合 y 对 x 的一元线性回归模型。六、实验要求和注意事项1、预习实验指导书中
25、实验四的所有内容，结合课程中所讲解的理论，理解该实验的内容、步骤及目的；2、抽样区间估计、一元线性回归方程的拟合的原理和方法及 Excel 的基本操作方法；3、认真观察实验结果，记录结果；4、对实验结果作简要分析总结。七、实验步骤和内容抽样区间估计实验步骤和内容：1、构造工作表。如附图 10 所示，首先在各个单元格输入以下的内容。其中，A1:A50 单元格为样本数据：消费额；B2:B11 单元格为计算过程中要用到的样本统计量、置信水平、中间变量及最终结果的名称，C2:C11 单元格为相对应的计算公式，其中置信水平由用户直接输入。附图 10 工作表2、定义变量名。先定义样本数据的变量名。选定 A
26、1:A50 单元格，执行菜单命令插入名称 指定 ，用鼠标点击“首行”选项，然后点击“确定”按钮即可。再将 B2:B11 单元格的名称定义为 C2:C11 单元格各个公式计算结果的变量名。选定 B2:C11 单元格，执行菜单命令插入名称指定 ，用鼠标点击“最左列”选项，然后点击“确定”按钮即可。此时，即可得到附图 11 所示的计算结果。Comment x7: 图？ 说明附图 11 实验结果一元线性回归方程拟合实验步骤和内容：1、输入数据，如附图 9所示2、单击工具菜单中数据分析选项，弹出数据分析对话框，如附图 12所示。附图 12 数据分析对话框3、选中回归选项，单击确定按钮。屏幕上将弹出回归分
27、析对话框，如附图 13所示。附图 13 回归分析对话框4、在 Y 值输入区域（Y）中，输入 B2:B7，X 值输入区域（X）中输入 C2:C7，输出选项如果默认，则输出结果将在新工作表中显示，单击确定按钮。八、实验结果和总结抽样区间估计实验结果和总结实验结果见附图 6；通过样本数据，可以估计出麦当劳餐馆里顾客平均消费额是 32 元，并且能以 90%的概率保证顾客平均消费额在 29.78 元至 34.22 元之间。一元线性回归方程拟合实验结果和总结实验结果见附图 14；附图 14 实验结果从计算结果可见，回归模型为 。XY20九、实验成绩评价标准1、优（或 A）：独立完成实验报告，实验步骤、结论正确，字迹端正2、良（或 B）：实验步骤、结论基本正确，字迹比较端正3、中（或 C）：实验步骤、结论出现错误较多，字迹比较端正4、及格（或 D）：不能独立完成实验报告，或实验步骤、结论出现重大错误，或字迹潦草，态度不够认真。5、不及格（或 E）：态度很不认真
